자율주행 기술은 글로벌 자동차 산업의 혁신을 이끄는 핵심 분야로 자리 잡았다. 특히 생성AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 멀티모달 인공지능은 다양한 도로 상황과 문화적 차이에 유연하게 대응할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다.
그러나 지금까지의 자율주행 시스템은 복잡한 환경에서 돌발 상황을 예측하거나 설명 가능한 의사결정을 내리는 데 한계가 있었다. 엔드투엔드(end-to-end) 방식은 단순화된 추론으로 빠른 응답은 가능했지만, 투명성과 신뢰성 측면에서는 부족했다. 따라서 인과적 추론과 상황 적응력을 통합한 새로운 모델이 필요해졌다.
AI 스마트 드라이빙 솔루션 개발 기업 딥루트닷에이아이(DeepRoute.ai, CEO 맥스웰 저우 )가 비전-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 모델 기반 ‘딥루트(DeepRoute) IO 2.0 플랫폼’을 개발했다고 밝혔다. 이 솔루션은 IAA 모빌리티 2025에서 공개하며 양산 준비가 완료됐다.
딥루트닷에이아이는 이미 10만 대 이상의 자율주행 차량을 출고했으며, 로보택시(Robotaxi) 사업 확장도 추진하고 있다. 이번에 공개한 ‘딥루트 IO 2.0’ 플랫폼은 라이다(LiDAR)와 퓨어 비전(pure-vision)을 모두 지원하고, 다양한 자동차용 칩셋과 호환되는 모듈형 아키텍처를 채택했다. 이로써 자동차 제조업체는 세그먼트별 맞춤형 주행 기능을 적용할 수 있으며 글로벌 채택 속도를 높일 수 있다.

딥루트닷에이아이의 맥스웰 저우(Maxwell Zhou) CEO는 “VLA 기반 플랫폼은 지능과 적응성을 결합해 특히 유럽 도로 환경에 적합하다”고 강조했다.
비전, 언어, 행동을 통합하고 시간적·인과적 추론 강화
‘딥루트 IO 2.0 플랫폼’의 핵심은 VLA(Vision-Language-Action) 모델이다. 이 모델은 비전, 언어, 행동을 통합하고 사고 연쇄(Chain-of-Thought) 추론을 도입해 시간적·인과적 추론 능력을 강화했다. 기존 엔드투엔드 모델 대비 높은 해석 가능성과 추적 가능한 의사결정 경로를 제공해 투명성과 신뢰성을 확보했다.
VLA는 대규모 언어 모델(LLM)의 역량을 기반으로 하며, 방대한 지식 기반과 지속적 학습 능력을 통합해 다양한 도로 체계와 교통 표지판, 운전 문화에 빠르게 적응한다. 특히 유럽과 같은 까다로운 주행 환경에서 높은 일반화 성능과 회복탄력성을 입증했다.
또한 VLA는 공간 이해, 논리적 설명, 광학 문자 인식(OCR), 음성 제어 기능을 포함해 안전성을 크게 강화했다. 이를 통해 터널의 사각지대 곡선 도로, 트럭에 의한 시야 가림, 복잡한 교차로 등 고위험 상황에서 조기 감속, 경로 재설정 등 인간과 유사한 방어 운전을 수행할 수 있다.
플랫폼의 유연성도 주목된다. 라이다와 카메라 기반 퓨어 비전 시스템을 동시에 지원하고, 다양한 칩셋과 호환돼 자동차 제조업체가 다양한 차종과 시장 요구에 맞춰 손쉽게 적용할 수 있다. 모듈형 아키텍처는 제조사가 특정 기능을 선택적으로 도입할 수 있도록 설계돼 글로벌 양산 확대를 촉진한다.
딥루트닷에이아이는 자사의 성숙한 기술력과 양산 경험을 기반으로, 자국 내 파트너사의 글로벌 진출을 지원하는 동시에 해외 자동차 제조사에 현지화된 맞춤형 주행 보조 솔루션을 제공한다. 이러한 투트랙 전략은 기업의 해외 시장 확대를 가속화하는 동력이 되고 있다.
딥루트닷에이아이는 로보택시 사업을 본격적으로 확대하고, 유럽·일본·한국 등 주요 시장에서 현지화된 솔루션을 공급할 계획이다.
맥스웰 저우 CEO는 “VLA 모델은 단순한 자율주행 기술을 넘어 지능과 적응성을 결합해 신뢰할 수 있는 미래 모빌리티를 실현하는 핵심”이라며, “특히 유럽의 복잡한 도로 환경에서 플랫폼의 성능이 입증되었으며, 다양한 자동차 제조업체와의 협력을 통해 글로벌 시장 채택을 빠르게 확대할 것”이라고 강조했다.
딥루트닷에이아이의 ‘딥루트 IO 2.0 플랫폼’은 기존 자율주행 모델의 한계를 넘어 해석 가능성과 안전성을 동시에 강화한 솔루션이다. VLA 모델을 통한 추론 능력과 모듈형 설계는 글로벌 자동차 제조업체들이 빠르게 도입할 수 있는 실용적 경쟁력을 제공한다.
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